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業務 ✕ 効率

に関する学び

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データ分析の切り口選びで何が見える？ データの分け方によっては、見えてくる結果が異なることがあります。例えば、分解する切り口を誤ると、真の原因が発見できなくなることがあります。このとき、分解する切り口は「層別分解」「変数分解」「プロセス分解」の3つが有用です。これらの手法に慣れることが重要なので、自分で考えながら手を動かすことが大切です。 真の原因を探る鍵はどこに？ 問題解決において真の原因を探る際には、データ分析を行いますが、その際には分解の切り口が誤っていないかどうかを確認する必要があります。また、お客様へのヒアリングの中でMECEおよび5W1Hを意識することで、真の原因や現状を把握する際に役立ちます。 問題解決にMECEはどう活用する？ 問題の特定と分析において、問題を構成する要素を重複なく漏れなく分解することで全体像を把握しやすくなり、また問題の原因を特定する際に全ての可能性を考慮して整理することができます。業務プロセスの改善では、業務フローをMECEに分解することで効率化の余地を明確にします。データ分析とレポーティングでも、データをMECEに整理することで分析の精度を高め、クライアントにわかりやすく伝えることができます。加えて、プロジェクト管理ではプロジェクトのタスクをMECEに分解し、抜け漏れなく管理します。

イシュー分解で何が？ イシューを分解していくと「なぜ」を掘り下げ、逆に末端の要素からイシューに戻す際には「すなわち」とつなぐ、双方向のアプローチが印象的でした。この過程で、目的が明確になるとともに、顕在化している課題がより分かりやすくなり、潜在していた課題も伝わりやすくなったと感じます。また、「３つの視点」を身につけるトレーニングとしても非常に有意義でした。 行動に分解する理由は？ 私は、管理部門に所属しながら営業支援にも携わる立場であるため、個人目標を設定する際には具体的な行動に分解し、定量的な目標に落とし込むことを意識しています。Week②の数字の読み込みと分解、Week③の状況および思考の整理、Week④のグラフによる視覚化は、管理業務の効率向上に大きく寄与しました。提案資料や社内勉強会資料など、さまざまなスキルがパフォーマンスに影響することを実感しており、特にWeek⑤での問いの精度を高める取り組みは、今後のキャリアアップに欠かせない思考力の向上に繋がると考えています。 構造化は本当に役立つ？ また、ピラミッドストラクチャー（構造化）の実践に関しては、本コースで得た知識をしっかりと自分のものにし、日々の業務に活かしていかないと、せっかく得た感覚が失われてしまうのではないかという不安も抱えている状況です。

AI選択の狙いは？ 目的に合わせたAIの選択については理解しているものの、社内ではライセンスなどの制約があり、複数のAIを使い分ける段階には至っていません。それでも、企業が選びやすいAI、たとえばマイクロソフト社のCopilotのような、汎用的な能力を持つツールの進歩には大いに期待しています。家庭での利用に関しては、目的に沿った多種多様なAIを使用するのが適切だと感じています。 引継ぎの新戦略は？ 私は通信事業会社で総務系の業務に携わるシステムエンジニアです。今後、定年退職する社員の引き継ぎ業務が増える中で、従来の人から人への引き継ぎではなく、AIを活用して業務の効率化を図りたいと考えています。ただし、複数の人や部署の業務を集約し、標準化した上で引き継ぎを進める必要があると感じています。 業務見直しの本質は？ また、個々が自分流に業務効率化を追求すると、結果として業務の囲い込みが進んでしまう恐れがあります。そのため、まずはその業務が本来必要なものか、何のために存在するのかを再検討することから引き継ぎに取り組むべきだと思います。 AI活用の限界は？ さらに、AIはあくまで業務の補助ツールであるため、使いこなす能力は重要ですが、それ以上に人間が磨くべきはマネジメント力であると考えています。

なぜ集中が鍵なの？ 改めて何かを成し遂げたい時には、『選択と集中』が重要であると感じました。ライブ授業の大学受験に関する例では、あれもこれも手を出す人が登場し、目標を定めることの重要性が明示されました。資本が有限であるため、どのように資本を投下するかの戦略を立てて行動する方が、成功の可能性が高まると理解しました。 どう人材を再配置？ 戦略思考の考え方は、あらゆる場面で役立つように思います。つい先日、DX推進の部署に異動し、業務の一環として社内人材の使い方や配置の見直しを行うというミッションを与えられました。バックオフィスの人材が多いため、その業務を棚卸しし、統廃合が必要です。人材リソースも有限であることから、バックオフィスの余分な業務をカットし、売上につながる営業やインサイドセールスに人材を回すことが賢明な戦略だと思います。この戦略思考での学びを、今後の実務で活用していきたいと考えています。 どう営業戦略練る？ 前述の通り、まさに戦略思考を多用するであろうDX推進の部署に先日異動になりました。社内リソースをどのように効率的かつ効果的に使うかを考えながら、これからの業務に取り組みます。具体的には、現在の営業の方法を見直し、デジタルマーケティングやインサイドセールスなどの手法を社内に取り入れていく予定です。

ライブ授業への期待 ライブ授業前に記入していますが、ライブ授業は久しぶりで楽しみにしています。 クリティカルシンキング再確認 今週は全体の振り返りの週であり、クリティカルシンキングの要点を再確認しています。具体的には以下の4点です。 1. 本質的な問い（イシュー）の明確化 2. 結論を先に伝える際に問いを分解する 3. 分解した問いを組み立ててピラミッドストラクチャーをつくり、結論の理由を3つにまとめる 4. 説得力を高めるため、わかりやすく可視化できるグラフや図を作成する 新たな学びの活用方法は？ 担当授業などでは、「問い（イシュー）は何か」をまず考え、それを明確化し、ピラミッドストラクチャーで説明できるようになることが重要です。さらに、グラフを取り入れるだけでなく、動画なども積極的に追加していきたいと考えています。 AI活用と結論伝達の重要性 これらの学びを早速担当授業や研究に生かしていこうと思います。特に、グラフより動画やアニメーション、動くキャラクターなども学んでいきたいです。また、AIも積極的に取り入れ、業務を効率化したいです。今回の学びにより、結論を先に伝える習慣の重要性を再認識し、大変有意義な反省となりました。一緒に議論するときに可視化することの重要性も学ぶことができました。

技術とマーケの違いは？ 改めて、技術職とマーケティング分野におけるデータ分析の手法の違いを実感しました。技術職では、既に確立された常識や定説に基づく演繹的なアプローチが主流で、発生した事象をその枠組みに当てはめるためのデータ収集や加工が重視されます。一方、マーケティング分野では仮説を立て、その仮説の検証を目的とした帰納的なアプローチが取られ、データ収集や加工を通じて結論や今後の示唆が提示されます。一見似ているようで、実際には全く異なる手法であると感じ、非常に興味深く思いました。 評価と実情のギャップは？ また、実践演習の設問3におけるデザイン変更の方法の3案の点数付けについては、疑問を抱きました。AIを用いたデザインはスピードや意思疎通の面で高く評価されましたが、実務にてイラスト生成をAIで行う場合、ある程度のプロンプトエンジニアリングが必要だと実感しています。そのため、評価と現実の間には違和感が残りました。 DX推進で何が変わる？ さらに、これまでの議論から、DX推進による業務改革や業務効率化を進める際には、マーケティング分野で活用されるデータ分析手法やロジックツリーを効果的に取り入れることができると考えています。上司や同僚を納得させるためにも、仮説検証と詳細な分析を着実に進めていきたいと思います。

さまざまな受講生の特徴は？ 多様な職業や経歴を持つ受講生が集まっている点が、まず印象に残っています。講座で学ぶデザイン思考は、システマチックかつ洗練されたアプローチに見えながらも、その実践過程は人間中心であり、実際の現場で必要な泥臭い努力が感じられるのが魅力的です。今後6週間のカリキュラムを通じて、社会問題への取り組みなど様々な課題意識を持った方々との交流や議論から、新たな視点と学びを得ることを楽しみにしています。 デジタル活用の進め方は？ 自身の業務では、最新のデジタルやAI技術関連の施策を実際の業務に落とし込む際に、デザイン思考のアプローチを活用していこうと考えています。技術の利用自体が目的とならないよう注意しつつ、各社員の業務の生産性や効率性向上を主眼に、利用者である社員を中心に据えたプロセス作りができると期待しています。 現場との連携はどう？ また、単にデジタルやAI関連施策を実装するのではなく、実際に業務を担当する社員と積極的にコミュニケーションをとりながら進めることが重要だと考えます。現状の業務プロセスについての課題インタビューや一緒に業務を進める取り組みを通じて、業務理解と担当社員の課題意識をより深く共有することで、施策の価値や利益を関係者に適切に伝えられるようになると確信しています。

数年後の実装はどう？ 私が想像していた「数年後の使い方」がすでに実装段階にあると実感しました。一方、社内情報を取り扱える生成AIはセキュリティの関係から、資料作成レベルのアウトプットには至らない状況です。そのため、どこまでAIと協力して業務を進められるのかを考える必要性を感じました。 需給と包装の課題は？ 動画内で紹介されていた需給予測の活用は、使用期限が短い食品業界にとって非常に意義深いと思います。また、包装という業務に絞った場合、配送効率の向上など、AIの効果的な利用が期待できると感じました。運送の効率化は国家レベルで急務となっており、一定規模以上のメーカーにとって、パレットやコンテナ単位での積載効率を上げる取り組みは喫緊の課題です。商品のサイズや荷姿の制約を考慮して最適な製品形状を導き出す機能は、AIによる簡略化が可能であり、社内システムに組み込むことで非常に有用になると考えています。 生成AIの導入は？ また、業務に活用しやすい生成AIについても興味を持っています。現状は社内情報に対応できるソフトが限られていますが、情報システム部門からは順次拡充される予定とのことです。具体的にどのような生成AIが導入されれば業務効率化に寄与するのか、実務で利用されている方々の意見をお伺いしたいです。

定量データの魅力は？ 同業他社の損益計算書（P/L）の構成比や前年比を比較分析する中で、各社が打ち出す価値や戦略を具体的にイメージできる面白さに気づきました。企業価値や業績を抽象的なイメージや雰囲気で捉えるのではなく、P/L上の定量データに基づく検証により、自分の思い込みを取り除き、より客観的で正確な解釈ができると実感しています。 指標再定義の狙いは？ また、決算時に確定する自部署の損益計算書（P/L）を、ただ結果を待つ指標から、自分たちの提供価値や戦略、部署方針を反映するスコアボードへと再定義したいと考えています。 改善ポイントはどこ？ さらに、業務の慣行や惰性による着地点に甘んじることなく、日々の施策や意思決定が「売上原価の低減」や「販管費の効率化」、さらには「粗利率の改善」にどのように寄与しているかを可視化することが重要です。自部署のP/Lを、まるで攻略すべきゲームのように捉え、メンバー一人ひとりが自身の行動と数字の連動性を意識できる環境作りを目指しています。 意思決定の影響は？ 経営陣の決定をただ待つのではなく、自らのビジネスモデルやアクションがP/L上の数値改善として色濃く反映されるよう、常に主体的な意思決定と行動変容を生み出していくことが重要であると感じています。

a/bテストはどう？ 複数の打ち手が存在する場合、どの選択肢が有効かを判断する上で、a/bテストを活用する方法が効果的です。現状、すぐに取り入れられる業務は思いつかないものの、WEBサイトを活用した効果測定が必要な際には、積極的にこの手法を取り入れていきたいと考えています。 自己訓練の意義は？ また、業務に限らず日常生活においても、what-where-why-howの視点を意識して自己訓練を重ねることで、分析能力の向上が期待できると感じています。 障害分析はどう？ さらに、このwhat-where-why-howの手法は、障害分析から品質向上のための打ち手を検討する業務において、非常に有用です。さまざまなデータを収集し、仮説を立てながら具体的な対策を検討し、実践していくというプロセスは、日常業務においても積極的に取り入れていく所存です。 対象選定の方法は？ まずは、打ち手が必要な対象の選定から始めたいと考えています。現状、日々さまざまな障害が発生しているため、効率よりもまずは障害が削減できる対象を明確にした上で、詳細な分析に取り組んでいくつもりです。そして、学んだ内容を個人のスキルに留めず、職場全体で共有することで、社内の共通ノウハウとして全体のレベルアップにつなげたいと思います。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

生成AIはどんな利点がある？ 生成AIの得意分野について、一般相談や文書の要約、文書作成といった各業務で優れている点や注意点が具体的に理解できました。状況に応じて必要な情報を提供し、改善指示を出すことの重要性や、生成AIが実際にできること・できないことを把握する必要性を実感しました。また、さまざまな種類の生成AIが存在し、それぞれに得意分野があることに驚き、今後積極的に活用していきたいと考えるようになりました。 BPOはどんな影響を及ぼす？ 一方、当社では損害保険会社向けのBPOを行っており、相手先がAI活用に積極的であるため、業務が逼迫した際にはBPOではなくAIによる効率化が選ばれる可能性が高い状況です。こうした流れに対抗するため、当社としてもAIを活用したBPOが可能であることを示す必要があります。そのため、まずは既存のBPO現場で損害保険会社と協力し、AI活用の実績を作るステップが求められています。 社内AI活用の課題は何？ また、社内でのAI活用状況はまだ十分とは言えず、活用のばらつきが見受けられます。現在、情報漏洩リスクが課題であるため、業務と直接関係のない領域でまずはAIを試してみるよう推奨する必要があります。そして、合わせて生成AIの活用ガイドラインを社内に周知することも重要です。